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一、说明
在本教程中，我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入的Transformer模型是一种深度学习架构，专为序列到序列任务而设计，例如机器翻译和文本摘要。它基于自我注意机制，已成为许多最先进的自然语言处理模型的基础，如GPT和BERT。
二、准备活动
若要生成转换器模型，我们将按照以下步骤操作：
- 导入必要的库和模块
- 定义基本构建块：多头注意力、位置前馈网络、位置编码
- 构建编码器和解码器层
- 组合编码器和解码器层以创建完整的转换器模型
- 准备示例数据
- 训练模型
让我们从导入必要的库和模块开始。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
import math
import copy现在，我们将定义转换器模型的基本构建基块。
三、多头注意力
图2.多头注意力（来源：作者创建的图像）
多头注意力机制计算序列中每对位置之间的注意力。它由多个“注意头”组成，用于捕获输入序列的不同方面。
class MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, d_model, num_heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()assert d_model % num_heads == 0, "d_model must be divisible by num_heads"self.d_model = d_modelself.num_heads = num_headsself.d_k = d_model // num_headsself.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None):attn_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)if mask is not None:attn_scores = attn_scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)attn_probs = torch.softmax(attn_scores, dim=-1)output = torch.matmul(attn_probs, V)return outputdef split_heads(self, x):batch_size, seq_length, d_model = x.size()return x.view(batch_size, seq_length, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)def combine_heads(self, x):batch_size, _, seq_length, d_k = x.size()return x.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_length, self.d_model)def forward(self, Q, K, V, mask=None):Q = self.split_heads(self.W_q(Q))K = self.split_heads(self.W_k(K))V = self.split_heads(self.W_v(V))attn_output = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask)output = self.W_o(self.combine_heads(attn_output))return outputMultiHeadAttention 代码使用输入参数和线性变换层初始化模块。它计算注意力分数，将输入张量重塑为多个头部，并将所有头部的注意力输出组合在一起。前向方法计算多头自我注意，允许模型专注于输入序列的某些不同方面。
四、位置前馈网络
class PositionWiseFeedForward(nn.Module):def __init__(self, d_model, d_ff):super(PositionWiseFeedForward, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(d_model, d_ff)self.fc2 = nn.Linear(d_ff, d_model)self.relu = nn.ReLU()def forward(self, x):return self.fc2(self.relu(self.fc1(x)))PositionWiseFeedForward 类扩展了 PyTorch 的 nn。模块并实现按位置的前馈网络。该类使用两个线性转换层和一个 ReLU 激活函数进行初始化。forward 方法按顺序应用这些转换和激活函数来计算输出。此过程使模型能够在进行预测时考虑输入元素的位置。
五、位置编码
位置编码用于注入输入序列中每个令牌的位置信息。它使用不同频率的正弦和余弦函数来生成位置编码。
class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, max_seq_length):super(PositionalEncoding, self).__init__()pe = torch.zeros(max_seq_length, d_model)position = torch.arange(0, max_seq_length, dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model))pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0))def forward(self, x):return x + self.pe[:, :x.size(1)]PositionalEncoding 类使用 d_model 和 max_seq_length 输入参数进行初始化，从而创建一个张量来存储位置编码值。该类根据比例因子div_term分别计算偶数和奇数指数的正弦和余弦值。前向方法通过将存储的位置编码值添加到输入张量中来计算位置编码，从而使模型能够捕获输入序列的位置信息。
现在，我们将构建编码器层和解码器层。
六、编码器层
图3.变压器网络的编码器部分（来源：图片来自原文）
编码器层由多头注意力层、位置前馈层和两个层归一化层组成。
class EncoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout):super(EncoderLayer, self).__init__()self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)self.feed_forward = PositionWiseFeedForward(d_model, d_ff)self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, x, mask):attn_output = self.self_attn(x, x, x, mask)x = self.norm1(x + self.dropout(attn_output))ff_output = self.feed_forward(x)x = self.norm2(x + self.dropout(ff_output))return x类使用输入参数和组件进行初始化，包括一个多头注意模块、一个 PositionWiseFeedForward 模块、两个层规范化模块和一个 dropout 层。前向方法通过应用自注意、将注意力输出添加到输入张量并规范化结果来计算编码器层输出。然后，它计算按位置的前馈输出，将其与归一化的自我注意输出相结合，并在返回处理后的张量之前对最终结果进行归一化。
七、解码器层
图4.变压器网络的解码器部分（Souce：图片来自原始论文）
解码器层由两个多头注意力层、一个位置前馈层和三个层归一化层组成。
class DecoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout):super(DecoderLayer, self).__init__()self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)self.cross_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)self.feed_forward = PositionWiseFeedForward(d_model, d_ff)self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def forward(self, x, enc_output, src_mask, tgt_mask):attn_output = self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)x = self.norm1(x + self.dropout(attn_output))attn_output = self.cross_attn(x, enc_output, enc_output, src_mask)x = self.norm2(x + self.dropout(attn_output))ff_output = self.feed_forward(x)x = self.norm3(x + self.dropout(ff_output))return x解码器层使用输入参数和组件进行初始化，例如用于屏蔽自我注意和交叉注意力的多头注意模块、PositionWiseFeedForward 模块、三层归一化模块和辍学层。
转发方法通过执行以下步骤来计算解码器层输出：
- 计算掩蔽的自我注意输出并将其添加到输入张量中，然后进行 dropout 和层归一化。
- 计算解码器和编码器输出之间的交叉注意力输出，并将其添加到规范化的掩码自注意力输出中，然后进行 dropout 和层规范化。
- 计算按位置的前馈输出，并将其与归一化交叉注意力输出相结合，然后是压差和层归一化。
- 返回已处理的张量。
这些操作使解码器能够根据输入和编码器输出生成目标序列。
现在，让我们组合编码器和解码器层来创建完整的转换器模型。
八、变压器型号
图5.The Transformer Network（来源：图片来源于原文）
将它们全部合并在一起：
class Transformer(nn.Module):def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, num_heads, num_layers, d_ff, max_seq_length, dropout):super(Transformer, self).__init__()self.encoder_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)self.decoder_embedding = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model, max_seq_length)self.encoder_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])self.decoder_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])self.fc = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)self.dropout = nn.Dropout(dropout)def generate_mask(self, src, tgt):src_mask = (src != 0).unsqueeze(1).unsqueeze(2)tgt_mask = (tgt != 0).unsqueeze(1).unsqueeze(3)seq_length = tgt.size(1)nopeak_mask = (1 - torch.triu(torch.ones(1, seq_length, seq_length), diagonal=1)).bool()tgt_mask = tgt_mask & nopeak_maskreturn src_mask, tgt_maskdef forward(self, src, tgt):src_mask, tgt_mask = self.generate_mask(src, tgt)src_embedded = self.dropout(self.positional_encoding(self.encoder_embedding(src)))tgt_embedded = self.dropout(self.positional_encoding(self.decoder_embedding(tgt)))enc_output = src_embeddedfor enc_layer in self.encoder_layers:enc_output = enc_layer(enc_output, src_mask)dec_output = tgt_embeddedfor dec_layer in self.decoder_layers:dec_output = dec_layer(dec_output, enc_output, src_mask, tgt_mask)output = self.fc(dec_output)return output类组合了以前定义的模块以创建完整的转换器模型。在初始化期间，Transformer 模块设置输入参数并初始化各种组件，包括源序列和目标序列的嵌入层、位置编码模块、用于创建堆叠层的编码器层和解码器层模块、用于投影解码器输出的线性层以及 dropout 层。
generate_mask 方法为源序列和目标序列创建二进制掩码，以忽略填充标记并防止解码器处理将来的令牌。前向方法通过以下步骤计算转换器模型的输出：
- 使用 generate_mask 方法生成源掩码和目标掩码。
- 计算源和目标嵌入，并应用位置编码和丢弃。
- 通过编码器层处理源序列，更新enc_output张量。
- 通过解码器层处理目标序列，使用enc_output和掩码，并更新dec_output张量。
- 将线性投影层应用于解码器输出，获取输出对数。
这些步骤使转换器模型能够处理输入序列，并根据其组件的组合功能生成输出序列。
九、准备样本数据
在此示例中，我们将创建一个用于演示目的的玩具数据集。实际上，您将使用更大的数据集，预处理文本，并为源语言和目标语言创建词汇映射。
src_vocab_size = 5000
tgt_vocab_size = 5000
d_model = 512
num_heads = 8
num_layers = 6
d_ff = 2048
max_seq_length = 100
dropout = 0.1transformer = Transformer(src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, num_heads, num_layers, d_ff, max_seq_length, dropout)# Generate random sample data
src_data = torch.randint(1, src_vocab_size, (64, max_seq_length)) # (batch_size, seq_length)
tgt_data = torch.randint(1, tgt_vocab_size, (64, max_seq_length)) # (batch_size, seq_length)十、训练模型
现在，我们将使用示例数据训练模型。在实践中，您将使用更大的数据集并将其拆分为训练集和验证集。
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
optimizer = optim.Adam(transformer.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9)transformer.train()for epoch in range(100):optimizer.zero_grad()output = transformer(src_data, tgt_data[:, :-1])loss = criterion(output.contiguous().view(-1, tgt_vocab_size), tgt_data[:, 1:].contiguous().view(-1))loss.backward()optimizer.step()print(f"Epoch: {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")我们可以使用这种方式在 Pytorch 中从头开始构建一个简单的转换器。所有大型语言模型都使用这些转换器编码器或解码器块进行训练。因此，了解启动这一切的网络非常重要。希望本文能帮助所有希望深入了解LLM的人。